怎么将csv文件中percent列中的数据 大于等于100的标记为1 小于100标记为0 将标记的序号写入csv文件中

你可以使用 pandas 库来读取 CSV 文件，然后对 percent 列进行处理并写入新的标记列。代码如下：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 对 percent 列进行处理，将大于等于 100 的标记为 1，小于 100 的标记为 0
df['标记'] = df['percent'].apply(lambda x: 1 if x >= 100 else 0)

# 将标记列写入 CSV 文件
df.to_csv('your_file.csv', index=False)

这里使用了 `apply` 函数对 percent 列中的每个元素进行处理，根据元素是否大于等于 100 返回相应的标记。最后将新的标记列写入原 CSV 文件中。注意要加上 `index=False` 参数，否则会在写入文件时生成一个新的索引列。

相关问题

把csv文件中percent列中的数值数据 超过100的标记为1 低于100的标记为0 并将结果放置在原csv文件中

可以使用Python中的pandas库来实现这个任务。具体实现步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取csv文件

假设文件名为data.csv，percent列的列名为'percent'，则可以使用pandas的read_csv函数读取csv文件：

df = pd.read_csv('data.csv')

3. 标记percent列中的数据

通过对percent列使用条件判断，可以将超过100的数据标记为1，低于等于100的数据标记为0：

df['percent'] = df['percent'].apply(lambda x: 1 if x>100 else 0)

4. 将结果保存到原csv文件中

可以使用pandas的to_csv函数将修改后的数据保存到原csv文件中：

df.to_csv('data.csv', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 标记percent列中的数据
df['percent'] = df['percent'].apply(lambda x: 1 if x>100 else 0)

# 将结果保存到原csv文件中
df.to_csv('data.csv', index=False)

把csv文件中percent列中的数值数据 超过200标记为2 超过100的标记为1 低于100的标记为0 并将结果放置在原csv文件中

可以Python的pandas库读取csv文件，并对percent列中的数据进行修改和标记，最后将结果重新写入原csv文件中。具体实现如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 根据percent列中的数据进行标记
df.loc[df['percent'] > 200, 'flag'] = 2
df.loc[(df['percent'] > 100) & (df['percent'] <= 200), 'flag'] = 1
df.loc[df['percent'] <= 100, 'flag'] = 0

# 将结果重新写入原csv文件中
df.to_csv('filename.csv', index=False)

其中，`df.loc[]`方法用于选取符合条件的行和列，并进行修改。`df.to_csv()`方法用于将修改后的数据重新写入csv文件中，其中`index=False`表示不保存行索引。